房地产房屋价格预测数据集RealEstateHousePricePrediction-satyamapandey
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房屋价格, 房价预测, 机器学习, 回归分析, 数据分析, 房价影响因素, 结构化数据
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台上的房地产数据，记录了美国爱荷华州艾姆斯市房屋的详细信息，并提供了房屋的销售价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但可推断为特定年份的房屋销售信息。
地理范围：数据集中房屋位于美国爱荷华州艾姆斯市。
数据维度：数据集包含79个特征，涵盖房屋的各种属性，如房屋面积、建造年份、地理位置、材料、周边环境等，以及目标变量“SalePrice”（销售价格）。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）和test.csv（测试集）两个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，经过整理和清洗，适合用于机器学习模型的训练和评估。
该数据集适合用于房屋价格预测、影响因素分析和房地产市场研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于房地产市场研究、房价影响因素分析等学术研究，以及房屋价格预测模型的开发与评估。
行业应用：为房地产行业、金融机构和评估机构提供数据支持，例如房屋估值、市场趋势分析、投资决策等。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和购房者进行决策，帮助优化投资策略、评估房屋价值等。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解房屋价格预测的流程和方法。
此数据集特别适合用于探索房屋属性与销售价格之间的关系，帮助用户构建预测模型，实现对房屋价格的精准预测和风险评估。
